同上一次所问，不过简略了很多:前面那个帖子可以删了~~~

不过复杂点的大家可以看看前面那个：http://cos.name/cn/topic/108985

这是简略点的。。。

<br />
> dat <- data.frame(Stress=c("CK","CK","CK","Drought","Drought","Drought","Salt","Salt","Salt","Cold","Cold","Cold"),Expression=c(1.9,9.6,7.3,11.4,6.7,7.1,1.1,6.0,6.8,6.6,1.1,1.5))<br />
> temp <- ddply(dat,.(Stress),summarise,<br />
+ avg_expression=mean(Expression)，<br />
+ p.value=function(x){<br />
+ return(t.test(x,dat[1:3,2],alternative="two.sided")$p.value)})<br />
Error in output[[var]][rng] <- df[[var]] :<br />
  incompatible types (from closure to logical) in subassignment type fix<br />


虽然数据多了的话，每次都要更改function中t.test y值，但总比tapply计算出pvalue,然后再merge到或者cbind至算好的mean数据中要好多了，

但是这个错误是啥意思？我编的程序哪里错了？我想可能是fuction中的x变量类型有误，但是不知道ddply中传递的x是什么类型。。。

谢谢各位大侠~~~[s:18]
</p>

回复 第2楼 的 daigazi：

就是最后算出的结果是~~~

<br />
   Stress avg_expression p.value<br />
1      CK       6.266667    1.00<br />
2    Cold       3.066667    0.20<br />
3 Drought       8.400000    0.10<br />
4    Salt       4.633333    0.35<br />
[\code]<br />
最后的p.value是我自己随意加上的，是以dat的CK值与下面三种处理分别做的两样本T检测~~~<br />
本来想让这个更智能点的，对多列数据也能用同一个函数，发现心有不逮~~~弄了个这么简略版的~~~<br />
复杂点的可以看我以前的帖子~~~~见楼1~~~[s:18]
</p>